Нейронные сети в маркетинге, электронной коммерции, планировании производства и логистике
эффективные и динамичные инструменты. Использование нейронных сетей в области предиктивной аналитики
ANNs предоставляют маркетологам новые, более эффективные и динамичные инструменты
ANNs используются во всех отраслях – в медицине, инженерии, маркетинге, менеджмент, е финансах и других. Они также изменяют доступный набор ресурсов маркетинговых технологий, предоставляя маркетологам новые, более эффективные и динамичные инструменты для таких вещей, как:
Прогнозирование поведения потребителей
Создание и понимание более сложных сегментов покупателей
Автоматизация маркетинга
Создание контента
Прогнозирование продаж
Использование нейронных сетей в области предиктивной аналитики
Наиболее широко искусственные нейронные сети применяются в области предиктивной аналитики. В этом случае нейронные сети помогают маркетологам делать прогнозы относительно результатов кампании, распознавая тенденции предыдущих маркетинговых кампаний.
Хотя нейронные сети существуют уже несколько десятилетий, именно относительно недавнее появление Больших Данных (Big Data) сделало эту технологию невероятно полезной для маркетинга.
Благодаря виртуальному морю данных, которые можно вводить в нейронную сеть, появилась возможность получать сложные и точные прогнозы, которые могут помочь руководителям компаний принимать более разумные решения о том, какие действия предпринимать и на какие каналы выделять больше ресурсов.
2.2 Преимущества использования нейронных сетей
Преимущество использования нейронных сетей в получении более точных выводов и прогнозов
Аналогично с сегментацией рынка, прогнозированием продаж, созданием и распространением контента, нейронные сети, получив достаточное количество данных, способны обеспечить более точные выводы и прогнозы, помогая лицам, принимающим маркетинговые решения, лучше оценивать ожидания.
Преимущество использования нейронных сетей в обеспечении более динамичного уровня автоматизации,
Эта технология также обеспечивает более динамичный уровень автоматизации, что не только развивает маркетинговый рабочий процесс, но и создает еще более «бесшовный» опыт для потребителя.
III Примеры нейронных сетей в действии
Далее мы рассмотрим ряд примеров нейронных сетей в действии.
3.1 BrainMaker от Microsoft. Under Armour и IBM
BrainMaker от Microsoft
Компания Microsoft взяла набор переменных, таких как дата последней покупки, количество купленных и зарегистрированных продуктов, количество дней между выпуском продукта и покупкой, и подключила их к BrainMaker, чтобы узнать, какие клиенты с наибольшей вероятностью откроют ее прямую почтовую рассылку. Она также приобрела данные, относящиеся к ее клиентам, включая количество работодателей и данные о доходах.
Благодаря использованию